Nailfold Capillaroscopyを使用して、毛細血管密度の定量のための再現性のコンピュータ化された方法
October 27th, 2015
毛細血管鏡検査は、微小循環中の毛細血管を直接視覚化するための、非侵襲的で効率的で、比較的安価で習得しやすい方法論です。 しかし、これまでのところ、毛細血管鏡検査データの定量化に利用できる複雑なソフトウェアプログラムの信頼性について記述した論文は1件だけです。 ここでは、標準化されたアルゴリズムを使用してキャピラリーを定量するためのシンプルで信頼性の高いプロトコルを紹介します。
この手順の全体的な目標は、爪のキューティクルの真下の皮膚の領域の平方ミリメートルあたりの毛細血管の数を定量化することです。これは、最初にキューティクルの下の指の爪床のモノクロ写真を撮ることによって達成されます。2番目のステップは、画像をコンピューターイメージングプログラムにインポートすることです。
次に、画像が操作されます 毛細血管をよりよく視覚化するために、最後のステップは、1平方ミリメートル内のすべての毛細血管を特定してカウントすることです。最終的に、画像操作は、個人の毛細血管の量と形態を示すために使用されます。この方法は、高血圧、糖尿病、その他の疾患が微小循環にどのように影響するかなど、心血管分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。
モノクロデジタルカメラを使用して、前述のようにキャピラリー画像を取得します。次に、毛細管画像を取得するために使用したのと同じカメラと倍率イメージング条件を使用して、ミリメートルのマーキングで嘲笑のキャリブレーション画像を撮ります。嘲笑の画像をコンピューターイメージングプログラムにインポートし、定規の写真上の1ミリメートルの線のピクセル数を測定します。
この数値を書き留めて、1 ミリメートル x 1 ミリメートルの領域にあるピクセル数を計算します。次に、キャピラリー画像の1つを開き、キャピラリーを暗くし、ベストフィットヒストグラムを使用して画像を調整して背景を明るくします。次に、ドロップダウンメニューの[ROIの作成]コマンドを使用して、画面の上部に1ミリメートル×1ミリメートルの関心領域を作成します。
関心領域をドラッグして、最も明確なキャピラリーループのある位置に配置します。対象領域が、キャピラリーループの頂点が領域の最上部に位置するように配置されていることを確認します。プロトコールのこのステップの再現性と標準化の鍵は、1ミリメートル四方の関心領域ボックスの適切な配置です。
標準化を維持するための経験則は、ボックスを画像のキャピラリーループの頂点または先端に配置することです。正しく配置されたら、ROIをクリックし、表示されるドロップダウンメニューから[切り抜き]をクリックしてから、画像を平坦化して、今後のすべての画像調整が画像に均等に適用されるようにします。次に、画像のコントラストを 75 に上げて、毛細血管が最大限に視覚化されるようにします。
また、毛細血管のエッジを滑らかにするために、画像を斑点除去します。ヒストグラムを最適なモデルに調整して、キャピラリーが黒く、背景が白になるようにして、画像のコントラストを確定します。各画像で、プログラムによってカウントされるオブジェクトとして認識されるターゲットオブジェクト機能を使用して、明確に定義されたキャピラリーの一部を手動で選択します。
次に、カウントアルゴリズムで無視する必要がある領域への参照として背景機能を使用して、背景の小さな部分を選択します。カウントされるオブジェクトの最小直径を 5 ピクセルに設定して、バックグラウンド ノイズが毛細管としてカウントされないようにします。次に、カウント機能を使用して、画像内のすべての毛細血管を各個人の即座にカウントします。
より信頼性の高い評価を得るために、3 枚から 4 枚の画像まで平均を数えます。時間を節約するには、最初に [マクロの記録] を選択して、このビデオで実行および説明されている手順とプロセスに基づいてマクロに名前を付けて、1 つ以上の画像に対して特定の一連のプロセスを自動的に実行するマクロを作成します。次に、マクロの記録中に画像操作手順を実行します。
将来の画像でマクロを使用する場合は、[マクロの実行]をクリックするだけで、プログラムは記録された補正を目的の画像に自動的に適用します。ユーザー入力が必要な唯一の手順は、画像をトリミングする場所を選択することです。最適に処理された画像は30秒以内にカウントでき、キャピラリーとバックグラウンド、および個々のキャピラリーを互いに明確に区別できます。
最終的な拡張イメージを次に示します。この画像で決定された総数は、マスターすると1平方ミリメートルあたり54本の毛細血管でした。この手法を使用すると、20分以内に12枚の画像を定量化して操作できます。
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概要
毛細血管鏡検査は、微小循環における毛細血管を非侵襲的に可視化する手法です。この記事では、標準化されたアルゴリズムを使用して毛細血管を定量化する信頼性の高いプロトコルを提示します。
主要な研究要素
科学の分野
- 微小循環
- 毛細血管の可視化
- 心血管研究
背景
- 毛細血管鏡検査により、毛細血管を直接観察することができます。
- 以前の研究では、毛細血管の定量化ソフトウェアに関する信頼性データが限られていました。
- この方法は、様々な疾患における微小循環を理解する上で重要です。
- 毛細血管を定量化することで、高血圧や糖尿病などの状態への洞察を得ることができます。
研究の目的
- 毛細血管の定量化のための簡単で信頼性の高いプロトコルを開発すること。
- 毛細血管の形態と数量の理解を深めること。
- 毛細血管分析の既存の方法論のギャップに対処すること。
使用した方法
- キューティクル下の爪床のモノクロ画像を撮影します。
- 撮影した画像をコンピューターの画像処理プログラムにインポートします。
- 毛細血管の可視化を改善するために画像を操作します。
- 定義された領域（1 mm²）内の毛細血管を特定し、数えます。
主な結果
- このプロトコルにより、毛細血管の正確な定量化が可能になります。
- 画像操作により、毛細血管の形態の可視性が向上します。
- この方法は、疾患が微小循環に与える影響を研究するために適用できます。
- 結果は、心血管研究と臨床実践に情報を提供できます。
結論
- 開発されたプロトコルは信頼性が高く、実装が容易です。
- 微小循環の理解に貴重なデータを提供します。
- この方法は、様々な心血管疾患の評価に役立ちます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Standardized quantitation of capillary density using computerized nailfold capillaroscopy addresses a critical need for reproducible microvascular assessment in early discovery and translational research. This method reduces subjectivity and user fatigue, enabling reliable, quantitative evaluation of microcirculation relevant to disease modeling and target validation. Its reproducibility and efficiency support robust decision-making at key inflection points in cardiovascular and metabolic disease pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective quantitation of microvascular changes for hypothesis testing in disease models.
- Supports functional target validation by providing standardized microcirculation metrics.
- Facilitates mechanistic de-risking by reducing operator bias in capillary density assessment.
- Improves predictive confidence for early-stage portfolio triage in vascular and metabolic research.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, reproducible image-based assays for downstream compound screening.
- Standardizes capillary density measurement, enhancing assay reproducibility and scalability.
- Delivers quantitative outputs suitable for cross-study and cross-site comparison.
- Enables rapid, semi-automated analysis to support high-throughput screening readiness.
Translational & Preclinical Research
- Aligns microvascular quantitation with disease-relevant endpoints for translational biomarker development.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by enabling consistent measurement protocols.
- Supports risk-adjusted advancement decisions based on robust microcirculation data.
- Reduces translational ambiguity by linking quantitative capillary metrics to disease phenotypes.
Pipeline & Workflow Integration
This computerized capillaroscopy method integrates into the discovery-to-preclinical continuum, supporting both early hypothesis testing and translational biomarker alignment.
- Discovery Biology: Facilitates reproducible hypothesis testing and pathway clarification in microvascular research.
- Screening: Provides standardized, quantitative capillary density outputs for assay development and compound evaluation.
- Analytics: Enables objective, statistical comparison of microvascular changes across experimental conditions.
- Translational Research: Supports biomarker alignment and continuity from in vitro to in vivo models when microcirculation is a relevant endpoint.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, semi-automated workflow adaptable across disease models and research teams.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in microvascular studies.
- Operational Value: Delivers standardized, reproducible, and rapid quantitation with minimal training requirements.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust, quantitative endpoints.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of vascular and metabolic disease programs.
Implementation Considerations
- Requires basic expertise in digital imaging and capillaroscopy interpretation.
- Needs access to monochrome digital cameras and compatible image analysis software.
- Demands cross-team standardization of image acquisition and ROI placement for reproducibility.
- Adaptable to various disease models where microcirculation is a relevant endpoint.
- Manual ROI selection remains a potential source of variability and requires attention to protocol adherence.
